Экспертные системы

     Отлаживание имитационной модели на языке SIMAN может  осуществляться с помощью отладочного средства Interactive Debugger, позволяющего вносить изменения в модель в процессе ее прогона.

     При использовании процессо-ориентированного подхода к моделированию дискретных систем модель на языке SIMAN строится в виде блок-диаграмы, представляющей собой граф, который описывает прохождение динамических элементов, аналогичных транзактам в языке GPSS, через моделирующую систему [5, c. 79].

     Блок-диаграмма  строится как последовательность блоков, выполняющих различные операции над проходящими через них динамическими элементами.

     Кроме традиционных блоков, аналогичных используемым в языках GPSS и SLAM, язык SIMAN имеет специальные средства для моделирования дискретных производственных систем (в частности, гибких производственных систем). При этом используются блоки, позволяющие моделировать характерные для дискретных производств процессы [8, c. 71]:

     -     работу отдельных обрабатывающих центров;

     -     работу эквивалентных обрабатывающих цент ров;

     -     движение обрабатываемых деталей по технологическим маршрутам;

     -     отказы и восстановление работоспособности обрабатывающих центров;

     -     транспортные процессы (как дискретного типа, так и конвейерного типа).

     Для обработки результатов моделирования  и связи с внешними программными системами в языке SIMAN используется специальное программное средство Output Processor. Это средство позволяет выполнить следующие манипуляции над выходными (т.е. получающимися в результате моделирования) и входными (т.е. получаемыми от внешних программных систем) файлами данных [13, c. 50]:

     -    построить график наблюдений;

     -    построить гистограмму наблюдений;

     -    построить таблицу наблюдений;

     -    построить корреляционную функцию наблюдений;

     -    отфильтровать наблюдения (отсечь переходный период, разбить оставшиеся наблюдения на временные серии заданной длины и рассчитать для каждой серии среднее значение наблюдений);

     -    построить доверительный интервал для математического ожидания наблюдений;

     -    сравнить средние значения из двух файлов наблюдений (построить доверительный интервал для их разности);

     -    сравнить средние значения из нескольких файлов наблюдений (по методам Тьюки, Шеффе, Бонферрони);

     -    построить доверительный интервал для дисперсии наблюдений;

     -    сравнить дисперсии двух файлов наблюдений (построить доверительный интервал для их отношения);

     -    сгладить наблюдения (рассчитать их накопленное или скользящее среднее значение) и выполнить экспоненциально сглаженный прогноз;

     -     подготовить файлы для обработки внешними программными средствами в различных форматах (DIF, ASCII, TEKTRONIX EZPLOT);

     -     подготовить для обработки средствами языка SIMAN файлы, полученные от внешних программных средств в формате ASCII.

     Таким образом, при статистическом анализе  результатов моделирования можно либо воспользоваться стандартными средствами языка SIMAN, либо обработать результаты моделирования по произвольной методике внешними программными средствами.

     Для повышения наглядности процесса имитационного моделирования, для  облегчения анализа возможностей возникновения  в моделируемой системе "узких мест" при моделировании на языке SIMAN можно воспользоваться анимацией ("оживлением") имитационного эксперимента с помощью пакета CINEMA. При этом на экране дисплея в выбранном временном и пространственном масштабе графически воспроизводится ход имитационного эксперимента.

     В настоящее время реализован исследовательский вариант описанной ЭСМП. Он включает в себя аналитическую часть и выполняет ряд функций экспертной части. 
 
 
 
 
 
 
 

     Заключение

     Итак, С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее: методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от применяя таких мощных методов. В этом - их особая роль.

     Для разработки ЭС необходимо участие в ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции “посредников” между экспертами в предметной области и компьютерными (экспертными) системами. Они получили название инженеры знаний (в оригинале - knowledge engineers), а сам процесс разработки ЭС и других интеллектуальных программ, основанных на представлении и обработке знаний - инженерией знаний (knowledge engineering). В развитых зарубежных странах специальность “инженер знаний” введена во многих вузах, в нашей стране основы инженерии знаний изучаются пока в рамках специализаций по системному программированию. Функции эксперта и инженера знаний редко совмещаются в одном лице. Чаще функции инженера знаний выполняет разработчик ЭС. Как показал опыт многих разработок, для первоначального приобретения знаний, в которых участвуют эксперты, инженеры знаний и разработчики ЭС, требуется активная работа всех трех категорий специалистов. Она может длиться от нескольких недель до нескольких месяцев.

     Объединение всех видов программных продуктов  и их отдельных компонентов в единую ЭС признано экономически выгодным, так как прменение ЭС  позволяет существенно сократить расходы на подготовку квалифицированного персонала, дальнейшую проверку работоспособности и надежности разрабатываемых и исследовательских систем, а также уменьшить время проектирования и(или) исследования.

     Объектная технология, на основе которой могут  создаваться и развиваться современные ЭС - значительный шаг вперед по сравнению с CASE- средствами, так как она похожа на наше восприятие окружающей действительности. Наше представление о моделировании меняется, то же самое происходит и с объектами, поэтому сопровождение программируемых объектов может выполняться аналогично приспособлению наших умозрительных образов к изменению окружающих условий. Данная технология прекрасно подходит аналитикам и программистам, так как очень напоминает стратегию решения проблем и соответствует мыслительным процессам людей, считающихся экспертами в своей области. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список  литературы

     1. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб: Питер, 2000. – 245 с.

     2. Белов П. Г. Моделирование процессов в техносфере / П. Г.  Белов. – М.:  Москва: Издательство Академии гражданской защиты МЧС РФ, 2006. - 124 с.

     3. Варламов О. О. Системный анализ и синтез моделей данных и методы обработки информации в самоорганизующихся комплексах оперативной диагностики / О. О. Варламов. – М.: 2003. – 128 с. 

     4. Гаскаров Д. Б. Интеллектуальные информационные системы / Д. Б. Гаскаров. – М.: Высшая школа, 2003. – 267 с.

     5. Джексон П. Введение в экспертные системы. - М.: Изд. дом "Вильямс", 2006. – 238 с.

     6. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Поспелов Г.С. - М.: Наука, 2005. – 244 с.

     7. Корнилов Г. И. Основы теории систем и системного анализа / Г. И. Корнилов. – М.: Высшая школа, 2005. – 263 с.

     8. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Джордж Ф. Люгер. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. – 189 с.

     9. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему / К. Нейлор. - М.: Энергоатомиздат, 2004. – 238 с.

     10. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 2006. – 253 с.

     11. Сафонов В. О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В. О. Сафонов. - СПб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания”, 2005. – 257 с.

     12. Симоненко О.Д. Техносфера: взгляд извне / О.Д. Симоненко. – М.: Изд. “Техносфера” 2004. - 168 с.

     13. Статические и динамические экспертные системы / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. - М.: Финансы и статистика, 2004. – 234 с.

     14. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таунсенд, Д. Фохт. - М.: Финансы и статистика, 2005. – М.: Наука, 2005. – 238 с.

     15. Убейко В. Н. Экспертные системы / В. Н. Убейко. - М.: МАИ, 2005. – 248 с.

     16. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен. - М.: Мир, 2006. – 273 с.

     17. Элти Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Д. Элти, М. Кумбс. - М.: Финансы и статистика, 2006. – 236 с.